codevs 2059 逃出克隆岛(BFS)

本文介绍了一款名为《逃出克隆岛》的游戏地图,并详细解析了使用BFS算法来寻找从起点到终点的最小花费路径的方法。文章通过实例展示了如何处理地图上的不同元素,包括不可通行区域、金币消耗区、传送门等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述 Description
oi小组的yh酷爱玩魔兽rpg,每天都会在u9搜索最新的rpg地图。
今天,他找到一张名为《逃出克隆岛》的地图,在这张地图中,有一个n行m列的矩阵,矩阵由’Y’,’C’,’#’,’*’,’P’,5种元素组成。
’Y’表示yh的出生位置,C表示克隆岛的出口,’#’表示该处不可通过,’*’表示通过该处需要消耗金币cost,’P’表示传送阵,任意两个传送阵之间可以免费互相传送。由于这仅仅是第一关,yh不想浪费太多的体力,聪明的你能帮他算出从’Y’出发到’C’最少需要消耗多少金币吗?当然,如果yh永远无法到达’C’,请输出” screw you!”以表到yh的不满。

输入描述 Input Description
第一行两个整数,n,m,表示矩阵有n行m列
接下来为n行m列的矩阵,由’Y’,’C’,’#’,’*’,’P’,组成,含义如题目描述。

输出描述 Output Description
输出1行,表示yh需要花费的最小体力(如果无法到达输出”screw you!”)。

样例输入 Sample Input
【样例输入1】
1 3 3
Y*C

【样例输入2】
1 3 2
Y#C

【样例输入3】
1 5 2
YP#PC

样例输出 Sample Output
【样例输出1】
3

【样例输出2】
screw you!

【样例输出3】
0

数据范围及提示 Data Size & Hint
【数据范围】
对于100%的数据,n*m≤5000,传送阵’P’的数量≤500

题解:这题需要求Y到C的最小花费,而且走一步的花费是一定的,所以很容易想到用BFS来做。因为你从任意一个传送门可以到达每一个传送门,所以多次进入传送门是没有意义的,所以我们遇到传送门的时候就可以把地图上的所有传送门全部加入队列。至于花费,我们只需要开一个dis数组记录一下就好了。

代码如下

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;
int n,m,cost,sx,sy,ex,ey,tot=0;
int u[5]={0,0,1,0,-1};
int v[5]={0,1,0,-1,0};
int x[10010],y[10010],dis[10010];//dis数组记录花费 
char map[1010][1010];
bool used[1010][1010],chuan[1010][1010];//记录传送门坐标 
bool flag;
void bfs(int x1,int y1)
{
    int tt=0,ww=1;
    used[x1][y1]=1;
    x[1]=x1;
    y[1]=y1;
    dis[1]=0;
    while(tt<ww)
    {
        tt++;
        for(int i=1;i<=4;i++)//四个方向 
        {
            int xx=x[tt]+u[i];
            int yy=y[tt]+v[i];
            if(xx==ex&&yy==ey)
            {
                flag=1;
                printf("%d",dis[tt]);//输出花费 
                return ;
            }
            if(xx>0&&xx<=n&&yy>0&&yy<=m&&map[xx][yy]!='#'&&!used[xx][yy])
            {
                if(chuan[xx][yy])
                {
                    chuan[xx][yy]=0;
                    for(int i=1;i<=n;i++)
                        for(int j=1;j<=m;j++)
                            if(chuan[i][j])
                            {
                                ww++;
                                x[ww]=i;
                                y[ww]=j;
                                chuan[i][j]=0;
                                dis[ww]=dis[tt];//更新dis数组 
                            }
                }
                ww++;
                x[ww]=xx;
                y[ww]=yy;
                used[xx][yy]=1;
                if(map[xx][yy]=='*') dis[ww]=dis[tt]+cost;
                //如果走的是*让dis数组加上花费 
                else dis[ww]=dis[tt];//否则不加 
            }
        }
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&cost);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            cin>>map[i][j];
            if(map[i][j]=='Y')
            {
                sx=i;
                sy=j;
            }
            else if(map[i][j]=='C')
            {
                ex=i;
                ey=j;
            }
            else if(map[i][j]=='P')
                chuan[i][j]=1;
        }
    bfs(sx,sy);
    if(!flag) printf("screw you!\n");
    return 0;
}
当然可以!以下是一个基本的BFS(广度优先搜索)的Java代码实现: ```java import java.util.*; class Graph { private int V; // 图的顶点数 private LinkedList<Integer> adj[]; // 邻接表表示图 // 构造函数 Graph(int v) { V = v; adj = new LinkedList[v]; for (int i = 0; i < v; ++i) adj[i] = new LinkedList(); } // 添加边到图中 void addEdge(int v, int w) { adj[v].add(w); } // BFS遍历 void BFS(int s) { // 标记所有顶点为未访问 boolean visited[] = new boolean[V]; // 创建一个队列用于BFS LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>(); // 标记当前节点为已访问并将其入队列 visited[s] = true; queue.add(s); while (queue.size() != 0) { // 出队列并打印 s = queue.poll(); System.out.print(s + " "); // 获取相邻的未访问节点并标记为已访问,然后入队列 Iterator<Integer> i = adj[s].listIterator(); while (i.hasNext()) { int n = i.next(); if (!visited[n]) { visited[n] = true; queue.add(n); } } } } public static void main(String args[]) { Graph g = new Graph(4); g.addEdge(0, 1); g.addEdge(0, 2); g.addEdge(1, 2); g.addEdge(2, 0); g.addEdge(2, 3); g.addEdge(3, 3); System.out.println("BFS 遍历结果:"); g.BFS(2); } } ``` 这段代码实现了一个无向图的BFS遍历。在`main`方法中,我们创建了一个图,并添加了一些边。然后,我们调用`BFS`方法来进行广度优先搜索,并打印遍历结果。 希望这个代码能够帮到你!如果有任何疑问,请随时提问。
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